Stella981 Stella981
3年前
Mac 软件推荐
如果你在使用Mac电脑,并且没有如某些人那样愚蠢地安装Windows系统,那么你可以尝试使用以下一些软件.下面的这些软件都是我自己使用过且觉得还不错的,在这里推荐给大家. 或者可以极大地提高效率或者可以足够装13.(注:这里的软件不一定是软件开发者才会使用到的)Alfredv2这个软件很多文章都在说,我这
Stella981 Stella981
3年前
Mac软件推荐
1\.优秀软件1.1.系统优化1.1.1.提醒文件已损坏运行下面命令关闭安全性检查sudospctlmasterdisable1.1.2.删除自带输入法sudoopen~/Library/Preferences/com.apple.H
Stella981 Stella981
3年前
SpringBoot项目推荐
一、项目由gradle构建,使用springBoot做为项目框架,持久化使用MyBatis。参考官方springbootssm(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Ftangdu%2Fspringbootssm.git)二、项目由gradl
Easter79 Easter79
3年前
SpringBoot项目推荐
一、项目由gradle构建,使用springBoot做为项目框架,持久化使用MyBatis。参考官方springbootssm(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Ftangdu%2Fspringbootssm.git)二、项目由gradl
Easter79 Easter79
3年前
SpringCloud &&SpringBoot 推荐
1.博客:http://itmuch.com/https://gitee.com/itmuch/SpringCloud教程(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fforezp%2Farticle%2Fdetails%2F7014883
Stella981 Stella981
3年前
Apache Mahout中推荐算法Slope one源码分析
关于推荐引擎如今的互联网中,无论是电子商务还是社交网络,对数据挖掘的需求都越来越大了,而推荐引擎正是数据挖掘完美体现;通过分析用户历史行为,将他可能喜欢内容推送给他,能产生相当好的用户体验,这就是推荐引擎。推荐算法Slopeone的原理      首先Slopeone是一种基于项目的协同过
Wesley13 Wesley13
3年前
1分钟了解相似性推荐
前几天聊的“协同过滤(CollaborativeFiltering)”和“基于内容的推荐(ContentbasedRecommendation)”,都必须分析用户的历史行为数据(例如电影点击数据,职位查看数据等),针对不同的用户进行个性化推荐。如果系统没有用户的历史行为数据积累,如何实施推荐呢?今天接着用通俗的语言说说推荐算法中的“相似性推
Wesley13 Wesley13
3年前
KTV歌曲推荐
前言上一篇使用逻辑回归预测了用户性别,由于矩阵比较稀疏所以会影响训练速度。所以考虑降维,降维方案有很多,本次只考虑PCA和SVD。PCA和SVD原理有兴趣的可以自己去研究一下https://medium.com/@jonathan\_hui/machinelearningsingularvaluedecomp
Stella981 Stella981
3年前
KTV歌曲推荐
前言上一篇写了推荐系统最古老的的一种算法叫协同过滤,古老并不是不好用,其实还是很好用的一种算法,随着时代的进步,出现了神经网络和因子分解等更优秀的算法解决不同的问题。这里主要说一下逻辑回归,逻辑回归主要用于打分的预估。我这里没有打分的数据所以用性别代替。这里的例子就是用歌曲列表预判用户性别。什么是逻辑回归逻辑回归的资料比